package DianShang_2024.ds_01.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession

import java.util.Properties

object extract02 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
          抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。根据ods.sku_info表中create_time作为增量字段，
          只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（
          分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.sku_info命令，
     */

    //  准备sparksql的环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("抽取数据第二题")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    spark.sql("use ods")

    //  准备连接mysql的配置
    val jdbc_conf=new Properties()
    jdbc_conf.setProperty("user","root")
    jdbc_conf.setProperty("password","123456")
    jdbc_conf.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    //  拿到数据源
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","sku_info",jdbc_conf)
      .createOrReplaceTempView("sku_info_temp")

    //  拿到hive里面最大的create_time
    val max_time=spark.sql("select max(create_time) from ods.sku_info2").collect()(0).get(0).toString

    //  根据条件抽取数据
    spark.sql(
      s"""
        |insert into table ods.sku_info2
        |partition(etl_date='20231017')
        |select
        |*
        |from sku_info_temp
        |where create_time > cast('$max_time' as timestamp)
        |""".stripMargin)

    //  关闭 sparksql的环境
    spark.close()

  }

}
